Phd in ELECTRICAL, MATERIALS, RAW MATERIALS AND NANOTECHNOLOGY
ENGINEERING

Thesis title: Utilizzo di tecniche innovative per la caratterizzazione delle macerie post-sisma, finalizzata al riuso e alla valorizzazione in termini di upcycling

Il settore delle costruzioni produce oltre un terzo dei rifiuti solidi mondiali. I rifiuti da costruzione e demolizione (CDW) sono generati dalla costruzione, ristrutturazione e demolizione di edifici, strade, ponti e altre strutture. Questo tipo di rifiuti, inoltre, include anche materiali che possono essere generati da disastri naturali, come inondazioni e terremoti (Post earthquake building waste – PBW). I PBW sono tipicamente composti da una miscela di diversi materiali, come cemento, mattoni, piastrelle, ceramica, legno, vetro, gesso e plastica. Questi materiali rappresentano un elevato potenziale di riciclo e riutilizzo se opportunamente separati, in particolare la frazione inerte, che rappresenta circa il 70% del totale, evitando così lo sfruttamento delle materie prime non rinnovabili e favorendo l'economia circolare. In questa prospettiva, sono necessarie nuove tecnologie per la caratterizzazione, lo smistamento e la caratterizzazione di questo tipo di rifiuti. Inoltre, è necessario sviluppare una metodologia per il riconoscimento dei contaminanti pericolosi e non pericolosi, e per un controllo qualità dei prodotti derivati, quindi degli aggregati riciclati. In questo modo si aumenta la qualità della materia prima seconda e si abbassano i costi della manodopera, favorendo il processo produttivo in termini di upcycling. Nel presente lavoro di tesi è stata studiata la possibilità di implementare strategie rapide, a basso costo ed affidabili per classificare ed identificare diversi tipi di materiale PBW, anche per il riconoscimento di materiale pericoloso come l’amianto, risultanti dal crollo di edifici a causa di un terremoto. Inoltre, è stato anche proposto un metodo per il controllo qualità degli aggregati riciclati provenienti da macerie del terremoto. L'uso di tecniche di rilevamento innovative, unite alla classica lavorazione meccanica, potrebbero rappresentare un importante passo in avanti per prevenire il conferimento in discarica e per migliorare il riciclo. In particolare, è stata sviluppata una strategia basata sull'imaging iperspettrale (HyperSpectral Imaging: HSI) operante nel range dell’infrarosso ad onde corte (SWIR - 1000-2500 nm), in combinazione con l’analisi alla micro-fluorescenza ai raggi X. I risultati hanno mostrato che l'approccio proposto consente di riconoscere e classificare le diverse frazioni inerti e i contaminanti (cioè amianto e cartongesso). I risultati ottenuti mostrano come l'HSI potrebbe essere una metodologia particolarmente adatta per eseguire la classificazione e separazione in scenari complessi come quelli prodotti dai terremoti.